知识图谱与知识服务

白皮书和知识图谱选型与实施指南。这些标准的制定对于行业的规范发展起到了积极的推动作用。星环知识图谱平台Sophon为企业和机构在知识处理、智能决策等方面提供了强有力的支持。未来，星环科技将继续致力于知识图谱技术的创新和应用，为各行业提供更加智能化和个性化的解决方案，推动人工智能领域的进一步发展。知识图谱是近年来人工智能领域的热门技术之一，对于构建智能化系统和解决复杂问题具有重要意义。在众多知识图谱公司中，星环科技凭借自主研发的知识图谱平台Sophon，成为该领域的领先企业。Sophon覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算和应用为一体，为用户提供全面的知识图谱解决方案。Sophon平台支持低代码图谱构建，使得用户能够以更快速、高效的方式构建知识图谱。同时，平台还具、一致的知识图谱。平台还提供多形式知识计算和推理功能，通过对知识图谱中的数据进行分析和推理，帮助用户发现隐藏的模式和规律。除了具备技术上的优势，Sophon平台还从业务场景出发，积极沉淀金融、保险等营销、保险知识智能问答等场景中有着广泛的应用。在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，星环科技也受到了行业的肯定。公司入选Gartner

知识图谱平台Sophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及《MarketGuideforArtificialIntelligenceStartups，GreaterChina》；参编知识图谱领域首项国际标准IEEEP2807《知识图谱架构》、中国电子技术标准化研究院出版的《知识图谱标准化白皮书》、《知识图谱选型与实施指南》，不断为行业规范发展建言献策。知识图谱工具是一种帮助人们构建、存储和查询知识图谱的工具。知识图谱是一种以图形表示知识之间关联关系的数据结构，可以更好地组织和理解大量的复杂知识。知识图谱工具的应用范围十分广泛，下面具体介绍几个应用场景：1、搜索引擎：在人们使用搜索引擎查找信息时，常常会出现主题不明确、关键词不准确、结果过于冗杂等情况。而利用知识图谱工具可以帮助搜索引擎更加准确地识别和理解用户的意图，并给出更加精确、符合用户需求的搜索结果。2、智能推荐系统：在智能推荐系统中，利用知识图谱工具可以更加精确地建立用户的兴趣模型，推荐符合用户兴趣的内容。3、智能客服：在智能客服系统中，知识图谱工具可以结合自然语言处理技术，为用户

知识图谱分析是指以知识图谱为基础，运用数据挖掘、机器学习等技术，对知识图谱的各种关系与信息进行深入挖掘与分析的一种方法。它可以通过分析知识图谱中节点之间的关系，提取出潜在的规律和模式，挖掘出知识图谱中的关键信息，为人类理解和应用知识提供支持。在知识图谱分析中，常用的技术包括实体识别与链接关系抽取、文本分类与聚类、图像识别、推理推断、多语言处理等。这些技术可以帮助我们更好地理解知识图谱中的各种，GreaterChina》；参编知识图谱领域首项国际标准IEEEP2807《知识图谱架构》、中国电子技术标准化研究院出版的《知识图谱标准化白皮书》、《知识图谱选型与实施指南》，不断为行业规范发展建言献策。概念和关系，从而实现更准、更高效的知识管理和利用。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStartups

多种应用。知识图谱工具是用于创建、管理和查询知识图谱的软件工具。知识图谱工具通常提供一系列功能，包括知识图谱的建模、数据导入、查询与分析等。知识图谱工具可以帮助用户使用图形化界面或编程接口来操作和使用的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景知识图谱领域首项国际标准IEEEP2807《知识图谱架构》、中国电子技术标准化研究院出版的《知识图谱标准化白皮书》、《知识图谱选型与实施指南》、《金融领域知识图谱构建平台认证技术规范》、《医疗领域知识图谱构建平台认证技术规范》等，不断为行业规范发展建言献策。知识图谱是一种用于组织和表示知识的图形数据结构。知识图谱将现实世界的实体、概念、关系和属性以图形化方式进行建模的技术。知识图谱可以帮助人们更好地理解和获取知识，从而进行智能推理、问题解答和决策支持等知识图谱，从而实现对知识图谱的有效管理和利用。星环知识图谱平台-Sophon星环科技在知识图谱领域深耕多年，有着深厚的技术沉淀和积累，自主研发的知识图谱平台Sophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识

Sophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱星环科技积极参与行业共建，此前还参编了知识图谱领域首项国际标准IEEEP2807《知识图谱架构》、中国电子技术标准化研究院出版的《知识图谱标准化白皮书》、《知识图谱选型与实施指南》、《金融领域知识图谱构建平台认证技术规范》、《医疗领域知识图谱构建平台认证技术规范》等，不断为行业规范发展建言献策。知识图谱软件是用于构建、存储、管理和分析知识图谱的工具。知识图谱软件可以帮助用户将各种形式的知识组织成高可互操作的图形结构，并提供先进的查询和数据分析功能，以便用户能够在结构化知识图谱中进行细粒度的搜索和深度的分析。星环知识图谱平台-Sophon知识图谱作为机器认知智能实现的基础之一，是人工智能的重要组成部分。星环科技在知识图谱领域深耕多年，有着深厚的技术沉淀和积累，自主研发的知识图谱平台分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。知识图谱的目的在于将结构化数据、非结构化数据以及这些数据

IEEEP2807《知识图谱架构》、中国电子技术标准化研究院出版的《知识图谱标准化白皮书》、《知识图谱选型与实施指南》，不断为行业规范发展建言献策。知识图谱可视化是指将知识图谱的结构和内容通过图形化的方式展示出来，以便用户更直观地理解和探索知识图谱的内容和关系。知识图谱可视化一般会采用图形化的形式来展示知识图谱的节点和边，其中节点表示知识图谱中的实体（如人物、地点、事物等），边表示实体之间的关系。通过可视化的方式，用户可以更直观地看到知识图谱中的实体和关系之间的联系，从而更好地理解识图谱的结构和内容。知识图谱可视化可以采用不同的图形和布局方式来展示知识图谱，例如，可以使用网络图表达知识图谱中的实体和关系，使用不同的颜色和形状来表示不同类型的实体和关系；还可以力导向布局、圆形布局等方式来布局节点，以便更地展示实体之间的关联关系。知识图谱可视不仅对于知识图谱的构建和管理具有重要意义，还对于知识图谱的应用和推广具有重要作用。通过可视化，用户可以更直观地理解和探索知识图谱的内容，快速找到所需的信息，从而提高知识的获取和应用效率。星环知识图谱

、金融风险管理、智能出行等领域。知识图谱管理平台与传统的关系型数据库之间有很大的区别。传统的关系型数据库是基于表的结构，而知识图谱则是基于图的结构，它更适用于表示实体之间的关系和语义上的相似性。在知识图谱、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景《MarketGuideforArtificialIntelligenceStartups，GreaterChina》；参编知识图谱领域首项国际标准IEEEP2807《知识图谱架构》、中国电子技术标准化研究院出版的《知识图谱标准化白皮书》、《知识图谱选型与实施指南》，不断为行业规范发展建言献策。知识图谱管理平台是一种用于构建、管理、查询和可视化知识图谱的技术工具。帮助企业和机构将分散的数据、文本和图像信息融合成一个连贯的知识图谱，并利用这个图谱提供智能化的推荐、搜索和自动化决策支持功能。知识图谱管理平台通常包含数据采集、实体识别、关系抽取、图谱构建、图谱存储和查询等功能，同时提供统一的数据接口和开放的API，方便应用开发人员在基础上进行二次开发和扩展。知识图谱管理平台主要的作用是将分散

。通过将不同领域的知识进行整合和关联，工业知识图谱可以帮助企业优化生产流程、提高效率、降低成本，并推动工业的创新与发展。构建工业知识图谱需要进行数据的采集、清洗和建模等步骤可以利用自然语言处理、图数据库等技术手段进行知识的抽取和整合。此外，人工智能和机器学习等技术也可以与工业知识图谱相结合，实现更高层次的知识推理和应用。工业知识图谱的建设对于工业界和学术界都具有重要意义。它有助于提高工业领域的知识、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险《MarketGuideforArtificialIntelligenceStartups，GreaterChina》；参编知识图谱领域首项国际标准IEEEP2807《知识图谱架构》、中国电子技术标准化研究院出版的《知识图谱标准化白皮书》、《知识图谱选型与实施指南》，不断为行业规范发展建言献策。工业知识图谱是一种以工业领域知识为基础的知识图谱。它以工业相关的概念、体、属性、关系等信息为节点，通过各种关联关系将这些节点连接在一起，形成一个结构化的图谱网络。工业知识图谱可以帮助人们理清工业领域

，可以提高搜索结果的质量和准确性，能够帮助用户快速地找到所需信息。推荐系统：知识图谱提供个性化的推荐，从而提升用户体验。自然语言处理：知识图谱将文本和语言变成可以理解的结构数据，实现了机器与人类之间的辅助人们处理和用大量的知识和信息，提供更智能和便捷的服务。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型，GreaterChina》；参编知识图谱领域首项国际标准IEEEP2807《知识图谱架构》、中国电子技术标准化研究院出版的《知识图谱标准化白皮书》、《知识图谱选型与实施指南》，不断为行业规范发展建言献策。知识图谱的作用包括：语义理解：知识图谱可以帮助机器理解文本和语言，进行语义分析、关系判断、命名实体识别等。智能答：利用知识图谱可以进行智能问答，帮助用户快速获取定制答案。信息检索：通过运用知识图谱

领域首项国际标准IEEEP2807《知识图谱架构》、中国电子技术标准化研究院出版的《知识图谱标准化白皮书》、《知识图谱选型与实施指南》，不断为行业规范发展建言献策。知识图谱是一种以符号形式描述现实世界中概念和概念之间关系的知识库。它通过节点（实体）和边（关系）的形式，来表示现实世界中各种实体以及它们之间的联系。知识图谱构建过程知识图谱的构建过程一般包括以下处理等技术，识别和提取实体之间的关系，这些关系可以包括分类关系、组成关系、属性关系等。知识表示：将识别出的实体和关系用符号表示出来，构成知识图谱的节点和边。知识推理：利用知识图谱进行推理，可以推导出更多的新知识。知识存储和查询：将构建好的知识图谱存储在数据库中，并设计高效的查询算法，以便快速准确地查询和获取知识。在构建知识图谱时，需要考虑诸如数据质量、数据规模、知识更新等问题，以及如何选择适当的算法和工具来构建知识图谱。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...